空间统计是统计学的一个分支，它研究数据在空间或地理上的分布、变异和相互关系。空间统计的核心概念包括：
1. 空间数据：指的是具有地理或空间位置属性的数据。这些数据可以表示为点、线、面或体。
2. 空间自相关性：指空间数据中相似值在空间上聚集的现象。例如，在某个地区连续出现高值或低值。
3. 空间异质性：指空间数据在不同区域或位置上的统计特性存在差异。
4. 空间结构：指空间数据中变量值的空间分布模式，如集聚、线性、面状等。
5. 空间权重矩阵：用于描述空间数据中不同观测点之间相互关系的矩阵。
6. 空间插值：指根据已知空间数据点，估计未知空间数据点的方法。
7. 空间回归分析：将空间数据与传统的回归分析相结合，以研究变量之间的空间关系。
空间统计在地理学、环境科学、城市规划、公共卫生等领域有着广泛的应用。通过空间统计方法，研究者可以更好地理解数据在空间上的分布规律，为决策提供科学依据。
